同時プログラミングに進む：スレッドプールは、1000人の労働者をforループで使用していますか？

同時プログラミングに行く：ループと1000のワーカースレッドプールの効率に関する詳細な議論

GOは高収益のタスクの取り扱いに優れており、スレッドプーリングは効率を改善し、リソースの疲労を回避するための一般的な方法です。ただし、ループ用のスレッドプールを使用する場合、それらの効率は静的ではなく、詳細な分析が必要です。この記事では、1,000人の労働者を含むスレッドプールを採用して、ループを適用することが合理的かつ可能なパフォーマンスの問題であるかどうかを調査します。

コード例：

 var taskpool、_ = ants.newpool（1000）

i：= 0; i <n _="taskpool.submit（func（）{" xxxwork><p>このコードは、 <code>ants</code>ライブラリを使用して、1000人の労働者を持つスレッドプール<code>TaskPool</code>を作成し、forループでタスクを提出します。それで、この方法は効率的ですか？</p>
<p>答えは、 <code>ants</code> Libraryの実装と<code>xxxwork</code>関数の特性に依存します。 <code>ants</code>ライブラリのスレッドプール管理メカニズムが効率的である（たとえば、盗難アルゴリズムを使用する）、タスクを効果的にスケジュールして実行できる場合、不必要なコンテキストの切り替えとリソース競争を回避する場合、この方法自体は問題ではありません。 <code>Submit</code>関数はタスクをプールに提出するだけであり、その後のスケジューリングはスレッドプールの責任です。</p>
<p>ただし、 <code>xxxwork</code>関数の実行時間は非常に重要です。 <code>xxxwork</code>に長い時間がかかる場合、スレッドプールを使用しても、ボトルネックがある場合があります。それどころか、 <code>xxxwork</code>が非常に迅速に実行されると、スレッドプーリングの利点がより明白になります。したがって、キーはスレッドプール（1000人の労働者）のサイズではなく、タスク自体の特性とスレッドプールの実装品質にあります。また、非常に大きなスレッドプールは、リソース競争の強化につながる可能性があり、これにより効率が低下します。適切なスレッドプールサイズを調整してテストする必要があります。実際の条件に応じてテストする必要があります。</p></n>

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